torch_geometric报错not found sparse

最新推荐文章于 2025-02-03 23:18:25 发布
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文章标签： pytorch 深度学习 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/myscratch/article/details/122550877
本文描述了一个关于CUDA版本不匹配的问题，在本地NVIDIA中CUDA版本为11.1.9，但在pycharm环境中显示为10.1。这导致了在使用torch_geometric时出现sparse相关错误。解决此问题的关键在于确保所有依赖包的CUDA版本一致。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

绝对是包版本下载错了，我在本地NVIDIA中看到cuda版本为11.1.9
但是在pycharm中，我输出了cuda版本是10.1
所以下载那4个包的时候cuda版本一定要对应好，不然在torch_geometric运行时一定会报sparse相关错

dfnsyyds
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解决“没有找到与torch-geometric匹配的分发“的问题
YovcGit的博客
09-24 225
时，您可能会遇到类似于"没有找到与torch-geometric匹配的分发"的错误消息。请记住，根据您的操作系统、PyTorch版本和其他依赖项的要求，安装步骤可能会有所不同。请记住，根据您的操作系统、PyTorch版本和其他依赖项的要求，安装步骤可能会有所不同。的官方文档以获取最新解决"没有找到与torch-geometric匹配的分发"的问题。的官方文档中找到正确的安装命令。的官方文档中找到与您所使用的PyTorch版本兼容的。的官方文档中找到与您所使用的PyTorch版本兼容的。
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch-sparse ERROR: No matching distr
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08-05 861
在使用 `!pip install --no-index torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu102.html` 安装 `torch-sparse` 时出现如下问题 `ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch-sparse ERROR: No matching distribution found for torch-sp
需要使用torch_geometric，安装pytorch-sparse失败的解决方案
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11-25 1957
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u014535389的博客
01-04 3362
from scipy.sparse import issparse ModuleNotFoundError: No module named 'scipy'
【亲测免费】 解决安装torch-geometric报错的最佳方案
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解决安装torch-geometric报错的最佳方案 【下载地址】最快解决方案安装torch-geometric报错libcusparse.so.11无法打开共享对象文件分享 本仓库提供了一个资源文件，用于解决在安装`torch-geometric`时遇到的`libcusparse.so.11: cannot open ...
torch_sparse安装失败解决方法
weixin_55833952的博客
02-23 2025
torch_sparse安装失败解决方法
torch-sparse安装报错，一直安装不上解决方法
附子Jun的博客
12-09 1万+
torch-sparse安装 运行环境需要torch-geometric，下载安装完之后，再 pip install torch-sparse时，一直出错，安装不上 可能原因：需要先安装torch-sparse 和 torch_scatter，再安装torch-geometric才可以 找了很多解决方法，终于找到个可以解决的了，亲测有效 wget https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.5.0/torch_scatter-2.0.5%2Bcpu-cp37-c
解决使用PyTorch Geometric框架，在centos中报错 `GLIBCXX_3.4.21‘not found以及 `GLIBC_2.27‘ not found 问题
A_la_la_la的博客
06-08 1225
PyG
使用本地whl离线安装torch_geometric库（PyG）
m0_46492054的博客
04-17 1207
需要注意的是，我需要把文件安装在已经有的torch环境中，就需要从anaconda进入文件路径进行安装。需要下载的文件有4个，分别是1.torch-scatter 2.torch-sparse 3.torch-cluster 4.torch-spline-conv。本文采用的是离线安装。我的torch版本是1.12.0+cu113，看自己的版本是哪一个就下载哪一个，也有CPU版本。5.最后打开JupyterNotebook导入需要的包，没有前面的报错，安装完毕。2.在官网找到对应的版本，进行下载。
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GreatXiang888的博客
05-01 2万+
文章目录零。安装步骤一、其他问题二2.12.22.3三四 torch-geometric：一个图神经网络的工具包。 零。安装步骤 官方链接：https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/installation.html 1，新建conda环境(可选) conda create -n geo1 python=3.6 conda a...
安装torch_sparse失败解决方法
weixin_42727538的博客
05-20 3539
使用PyG时遇到的一些小问题 当安装torch_sparse时出现以下错误 试了多种方法，最后发现是包之间的依赖问题，只需要对应好版本号就可以解决。 pip install torch_geometric==1.4.1 pip install torch_sparse==0.4.4 pip install torch_scatter==1.4.0 pip install torch_cluster==1.4.5 成功安装 ...
torch-sparse系列安装报错，通用解决方法
weixin_43542525的博客
04-18 6304
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如何安装 torch_geometric？
qq_41800917的博客
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torch_geometric安装官网： https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/installation.html 1. 查看CUDA版本： 方法一： 直接在终端检查版本 例如： $ python -c "import torch; print(torch.version.cuda)" >>> 11.1 方法二：通过命令：nvcc --version查看 例如： $ nvcc --version 方法三： &g
torch_geometric踩坑实战--安装与运行 亲测有效！！
m0_55245520的博客
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torch_geometric是PyG中必不可少的一个包，也是进行图神经网络学习的必备，然而安装这个包并运行一段简单的代码踩了不少坑，记录一下。本人亲测有效！！
解决“找不到满足要求的torch-sparse版本“错误
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当使用Python的pip包管理器尝试安装torch-sparse时，可能会遇到"找不到满足要求的torch-sparse版本"的错误。这些方法中的一种或多种可能会解决"找不到满足要求的torch-sparse版本"的错误。确保你的Python版本符合torch-sparse的要求，并检查操作系统平台的兼容性。如果pip无法找到满足要求的torch-sparse版本，可以尝试安装一个特定版本的torch-sparse。这将会从清华大学的镜像源获取torch-sparse包，有时可以解决找不到版本的问题。
PyTorch & PyTorch Geometric图神经网络(GNN)实战
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mark一下，感谢作者分享！ http://www.360doc.com/content/19/0601/13/7673502_839610173.shtml http://www.jintiankansha.me/t/OsNpfQP895 github： https://github.com/khuangaf/Pytorch-Geometric-YooChoose ...
解决PyG安装中torch-sparse安装失败问题：详细指南
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torch-scatter和torch-sparse安装失败解决方案（自用）
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01-22 638
从刚刚的conda环境中，使用cd命令进入你在浏览器中下载这些文件的文件夹位置下，执行下面的命令。找到对应的torch，里面的cu是你CUDA的版本，111表示CUDA11.1，点击进去。这里面的cp表示的是你的python版本，Win和Linux自行选择即可。上述命令执行之后出现timed out以及不适配，网络连接不稳定等问题。是因为从pip install中的whl文件无法获取成功，导致一直出错。这里还有一个小建议，最好是先装这两个包再安装。这样就可以快速安装这两个库了。记住自己的torch版本。
MAC 遇到 import torch报错的一种情况
chen_niansan的博客
10-23 1292
** 情况说明： ** MAC已经安装了torch库，但是import torch报错； 错误提示：## ImportError: dlopen(/Users/chenxi/Documents/文档/程序/pycharm/torch/venv/lib/python3.7/site-packages/torch/_C.cpython-37m-darwin.so, 9): Library not loaded: /usr/local/opt/libomp/lib/libomp.dylib Referenced
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch_spline_conv==2.1.2 (from versions: 0.1.0, 1.0.0, 1.0.1, 1.0.3, 1.0.4, 1.0.5, 1.0.6, 1.1.0, 1.1.1, 1.2.0, 1.2.1, 1.2.2) ERROR: No matching distribution found for torch_spline_conv==2.1.2
最新发布
04-01
<think>好的，我现在需要解决用户关于安装torch_spline_conv 2.1.2的问题。用户提到遇到了版本不可用的问题，想了解如何安装这个特定版本或者替代方案。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看有没有相关的线索。 引用[3]提到PyTorch版本不匹配可能导致问题，需要检查PyTorch版本是否符合torch_spline_conv的要求。引用[4]指出用户可能使用的是Torch 2.4.0，这是为了与后续的torch_geometric依赖包对应。这说明版本匹配是关键。用户可能需要确保PyTorch和torch_spline_conv的版本是兼容的。 接下来，用户提供的引用[1]和[2]提到安装其他模块如pyg_lib、torch_cluster等，可能需要同时安装这些依赖项。而安装这些库时，版本一致性非常重要。如果用户需要安装torch_spline_conv 2.1.2，可能需要从预编译的whl文件手动安装，或者通过源码编译。 首先，我应该建议用户检查当前安装的PyTorch版本，确保与torch_spline_conv 2.1.2兼容。根据PyTorch的版本历史，2.1.2可能对应较旧的PyTorch版本，比如1.x或2.0.x，而用户现在可能在使用较新的PyTorch 2.4.0，这会导致不兼容。因此，用户可能需要降级PyTorch版本，或者寻找与当前PyTorch版本兼容的torch_spline_conv版本。 另外，用户可能需要访问https://pytorch-geometric.com/whl/，这里提供了不同版本的预编译包。用户可以查找对应PyTorch和CUDA版本的torch_spline_conv 2.1.2。如果该版本不存在，可能需要调整PyTorch版本或寻找替代版本。 如果手动安装不可行，可能需要通过源码编译，但这需要用户具备一定的开发环境，如安装CMake、正确版本的CUDA工具包等。此外，用户还可以考虑更新torch_geometric到最新版本，可能新版本已经解决了依赖问题，或者有替代方案不再需要torch_spline_conv。 总结可能的步骤：1. 检查PyTorch版本；2. 根据PyTorch版本寻找对应的torch_spline_conv；3. 使用pip安装指定版本；4. 降级PyTorch或升级torch_geometric；5. 源码编译；6. 考虑替代方案如使用Docker镜像。 同时，用户的问题可能涉及到依赖关系的复杂性，需要逐步排查版本匹配问题，确保所有相关库（如torch_cluster、torch_sparse等）都安装相同版本，并且与PyTorch版本一致。引用[2]提到需要安装所有这些依赖，所以可能需要一并处理其他库的版本。</think>### 分步解决方案 #### 步骤1：确认PyTorch版本兼容性 torch_spline_conv 2.1.2需要与当前安装的PyTorch版本匹配。根据引用[3][4]，若使用PyTorch 2.4.0，可能需安装更高版本的torch_spline_conv。 - 查看PyTorch版本： ```bash python -c "import torch; print(torch.__version__)" ``` - 若PyTorch版本过高（如2.4.0），需降级至与torch_spline_conv 2.1.2兼容的版本（如2.0.x）。例如： ```bash pip install torch==2.0.1 ``` #### 步骤2：手动安装预编译包 从PyTorch Geometric官方资源库下载对应版本的whl文件： 1. 访问https://pytorch-geometric.com/whl/ 2. 根据PyTorch版本和CUDA版本（如`cu118`）查找`torch_spline_conv-2.1.2` 示例命令（假设PyTorch 2.0.1 + CUDA 11.8）： ```bash pip install https://data.pyg.org/whl/torch-2.0.0%2Bcu118/torch_spline_conv-2.1.2-cp310-cp310-linux_x86_64.whl ``` #### 步骤3：安装其他依赖库 根据引用[1][2]，需同步安装所有依赖库（如`torch_cluster`、`torch_sparse`），并确保版本一致： ```bash pip install torch_scatter torch_sparse torch_cluster torch_spline_conv -f https://data.pyg.org/whl/torch-2.0.0+cu118.html ``` #### 替代方案 1. **升级至最新版本** 安装最新版`torch_geometric`，可能无需手动管理依赖： ```bash pip install torch_geometric ``` 2. **使用Docker镜像** 通过预配置环境的Docker镜像避免依赖冲突： ```bash docker pull pyg/pyg ``` ### 常见问题排查 - **报错`No matching distribution`**：PyTorch版本与目标库不兼容，需调整版本[^3][^4]。 - **CUDA版本不匹配**：确认PyTorch和依赖库的CUDA版本一致（如`cu118`或`cpu`）。 ---
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